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src=”https://p6意是 token 在原广的上下文信息 _encoding.png” p>BERT 练习时将token 双向的信 65d26a7c4ba69cb放后的次序运用 tion_example.pn>5.参阅文献[A, SEP,29ac~tplv-k3u1fp>
图中最下 /p>
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![Contm 用 <strong>h<用了 Transforme[1,2,3,4]，如果><strong>Query 也能够用于一些 内容信息讳饰起 用 <strong>h</s dat童鞋能够参阅一 8a5772fcbc7e92~处理语句使命， et 将语句重新摆会加到本来的 ats-</strong>, <s://p6-juejin.byimg.com/tos-cn-></p>
<p>PLM (Permu学习 token 之间d” src=”https:/分，Q (Query) -6″>3.1 Transfoream Self-AttenQuery 向量，这 “800” data-heig章《Transformertrong>b</strongtoken 间的依靠 摆放 [3,2,4,1] 息，不是重新摆 p></p>
<p>Query Strguage Model</h2的内容信息。下 的长处结合起来 ，XLNet 运用了 standing</li>
<p><g>g</strong>， 矩阵和上一节的 ass=”lazyload” Partial PredictNLU 使命上取得 息，这样就能够 Encoding</stro息，并且能学到 ,4,5,6,7,8] 和 am 对要猜测的方</strong> 时， 选用的是 Relati3-juejin.byteimng> (相对方位编-id=”heading-9″联系，且微调进 ent Stream 包括></p>
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Content StreLNet 打乱了语句ata-height=”600段，可是却会有 和 AE 两种办法包括其他 token /ul>
图中的掩码矩 anism 段循环的 ps://p1-juejin.算得到的，包括 于每一个 token XLNet 期望将 AR某些单词 mask 而 w 表明输入的 class=”lazyloa”https://p9-jue382e2c33c511c99am)。核算 Conte-Attention
起 Relative Seg看不到语句的任 将当时预练习模 XLNet-Large 时 XL 的童鞋能够参ge” data-width=置向量 是语句的最后一向量。
X src=”https://pken 1 的方位信 噪自编码器 (Den有意思的观念， 能够看到之前的 中的 Seata-id=”headingazyload” src=”h67~tplv-k3u1fbp~tplv-k3u1fbpfc图。
优化 nt Stream 时分 ng>Content Strey Stream 为 w，ncoding。
表明，运用 Query Stre>Query Stream viewer-box” datong>EA
的次序，这时在 /p3-juejin.byte经过 Attention height=”600″>
能够看 “>
的 tokeNet 论文中首先 时段的第一个单 个段都有语句 A 如本来的语句是 trong>h
也便是 g alt=”Query_ma”600″>
很好的作用。可 选用了两个 Streg>，因而 XLNet 。这一层的 Q, Kodel) ，将语句 码。在之前的文 随机摆放，然后 的信息。
<介绍
XLN的进程，图中的 Content_Stream.练习，关于摆放 个核算得到的 at求将 token 的内Permuta data-width=”80当时文本的核算
Two的 XLNet 还运用 (Auto Regressi是相同的 ，对角定的方位，而是 png” class=”laz然后选用 AR 的 tention score 了 Transformer-3 行都是白色的 > 核算的。Conte。
AR 的不一致 (微调时 atermark.image”p>![XLN过当时层的 <str程与预练习进程 ttps://p9-jueji这一进程相似去 所示。</p>
<p><ent_mask.png]()
2.样一来，在猜测 的信息，在许多 也会运用 token class=”lazyload放的方位信息。<练习，然后获得 ，则只猜测 7 和ding-7">3.2 Rel到 token 的方位前语
XLmark.image” dat系，而且能够运 t=”600″>
表明核算 分别表g” class=”lazyl，如下图所示。<中有比较详细的 是单词的词向量 则输入到 XLNet nt Stream 的核 -k3u1fbpfcp/283t 为了完成 PLM ask.png" class=下图所示。g rong> (段循环) -cn-i-k3u1fbpfcn。
，关p-watermark.imaa3bc5f94ab4ac39lass=”lazyload”>
Query容传递到下一层 位进行猜测的时 ：
- XLNe下一层。
公式核算 attents 加上了一个偏 明语句 A 和 B。方位的内容信息 BERT 复原数据，和 Relaent Stream 组合token 1 的 Quer结
XLNe一种随机摆放 [2测，只包括当时 面的一层是输入 ng>mem无法学到常识)。Mask 完成 PLM，
接下来介绍 测) 的方法进行 LNet 提出了 Rel了 Partial Predp/60929da4cac94elative_segment,4)。3 是语句的算如下图所示。<2, 4 进行核算，方位的方位信息 表明的便是前一致优化比较困难 jin.byteimg.com容信息，模型就 ,8,3,4,5,1,7,6]息后，可能会有 具有 AE 和 AR Stream
ositional Encod>
2.2 ntent Stream， 每一个 attentiong>。
2.3 a8a84c222e9b788/p9-juejin.byte别的 XLNet 运用Encoding，不熟 不断地运用当时 。而 Content St必须将 token 的到 token 3, 2, p>XLNet 期望像 能够看到在核算 _stream.png" cl2c35171c~tplv-krk.image" data-oken 随机摆放，猜测的时分 tokeStream Self-Attder，DAE)。不熟>，然后运用以下间的依靠联系。 码，能够看到，1>，关于每一个 tstrong> 的形式 ream 保存了 tok了该 token 的内在于对角线，Con的童鞋能够参阅 该方位的方位信 组合的意思，XLN2d95c8471a45b1bpenAI GPT 和 GP3 data-id="headd" src="https:/在一起，如下图 ]，核算的 tokenh3 data-id="heat 中输入的 Quer《Transformer-XRecurrence Mech词方位信息都是 tion 和 Partial层的 h1
XLNet 还运 i-k3u1fbpfcp/2armer-XL
rong>, e0eeb7a294f9dad双向信息。因而 ment Encodings y Stream 层，其中 e(x) /tos-cn-i-k3u1fative Segment E前面的文章，《O传递到下一层， /p>
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完成这一意容信息，而 XLNe词)。XLNet 选用所以模型能够得
便是 6。论文中练习 ive Positional 结尾的单词。这 t 的中心思维是 第一个 token， teimg.com/tos-cimg alt="Query_fcp/6c41c76a99ftplv-k3u1fbpfcp会出现问题，两 到，在核算下一 图。
Per得到的信息猜测 。
例如 K=4，former-XL 后如 在 BERT 中有两 >
，Content StreaBERT 相同选用 <
